[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar reforços para a rede a fim de permitir uma adequada interligação entre a demanda e a geração de energia elétrica, ambas previstas para um determinado horizonte futuro de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o adequado equilíbrio entre o custo de investimento e o custo de operação, mantendo ainda um nível satisfatório de confiabilidade no fornecimento da energia. Entretanto, a identificação de bons planos de expansão para a rede de transmissão tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais e, ainda, às incertezas inerentes ao problema. Dessa forma, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas cada vez mais ela-boradas para auxílio dos planejadores. Neste sentido, é proposto nesta tese de dou-torado um algoritmo metaheurístico construtivo, denominado AMC-PET, o qual realiza um processo gradual e concomitante de construção de soluções viáveis (planos de expansão). Por meio de mecanismos baseados principalmente em índices de sensibilidade para avaliação dos reforços candidatos e na troca de informações entre as soluções correntes, o processo construtivo proposto é conduzido, parcimoniosamente, na direção de planos de excelente qualidade. Para validação da metodologia proposta, é utilizado o problema PET estático de longo prazo, considerando o critério de segurança N-1 para a rede de transmissão. Um mode-lo linearizado de rede com a inclusão de perdas ôhmicas é utilizado para análise das configurações obtidas. Dois sistemas teste, comumente utilizados neste tópico de pesquisa e, também, um sistema real de grande porte, que corresponde à rede elétrica do sul do Brasil, são empregados na validação. / [en] The transmission expansion planning (TEP) aims to identify reinforcements for the network in order to allow an adequate interconnection between load and electric power generation, both foreseen for a given future planning horizon. A good expansion plan must ensure the proper balance between investment and operating costs, while preserving a satisfactory reliability level in the energy supply. However, identifying good expansion plans for the transmission network has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of current power systems and also to the uncertainties inherent to the problem. Thus, it becomes necessary to develop even more elaborate tools to assist system planners. This doctoral thesis proposes a new optimization tool named constructive metaheuristic algorithm (CMA-TEP). The proposed CMA-TEP tool performs a gradual and parallel process of building feasible solutions (expansion plans). By means of mechanisms mainly based on sensitivity indices for the evaluation of candidate reinforcements and on the information exchange among current solutions, the proposed constructive process is parsimoniously conducted towards high quality plans. To verify the performance of the proposed methodology, the long-term static PET problem considering the N-1 security criterion for the transmission network is solved. A linearized network model with the inclusion of ohmic losses is used to analyze the obtained configurations. Two test systems, commonly utilized in this research area, and also a real large network, which corresponds to the electric grid of Southern Brazil, are used to validate the proposed method.

[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar os novos reforços a serem implementados na rede do sistema elétrico de potência, necessá-rios para assegurar uma adequada interligação entre a demanda e a geração do sistema, ambas previstas para o horizonte de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o equilíbrio entre os custos de investimento e operação, mantendo um nível satisfatório de continuidade no fornecimento de energia. En-tretanto, a identificação de boas soluções para o PET tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais, incluindo o aumento na dependência de fontes renováveis, e à não linearidade e natureza combinatória do problema de otimização. Nesta dissertação é proposta uma nova metodologia para resolver o proble-ma PET com alta penetração de energia renovável, em particular a eólica. A me-todologia é baseada na aplicação de uma nova ferramenta de otimização para so-lução do PET estático, a qual é classificada como metaheurística construtiva, onde soluções viáveis de boa qualidade são paralelamente construídas a partir da topo-logia inicial, por meio de adições graduais de reforços mais atrativos para a rede. Outras heurísticas são também utilizadas. Ênfase é dada à modelagem de cenários de geração eólica, que representam a energia renovável da rede a ser planejada, a qual deverá permitir uma operação flexível e adaptada à intermitência destas fon-tes. São utilizados o critério de segurança N-1 e o modelo linear DC de rede, com a consideração de perdas ôhmicas. Uma variante do sistema IEEE RTS, com inserção de fontes eólicas, é utilizada para testar a metodologia proposta. / [en] Transmission expansion planning (TEP) aims to identify the new reinforce-ments to be installed in the electric power system, necessary to ensure an adequate interconnection between demand and generation of the system, both foreseen for the planning horizon. A good expansion plan should ensure a balance between investment and operating costs, while maintaining a satisfactory level of continui-ty in the energy supply. However, identifying good expansion solutions for TEP has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of the current systems, including the increase in the dependence of renewable sources, and the nonlinearity and combinatorial nature of the optimi-zation problem. In this dissertation, a new methodology is proposed to solve the TEP prob-lem with high penetration of renewable energy, in particular wind power. The methodology is based on the application of a new optimization tool for static TEP solution, which is classified as a constructive metaheuristic, where feasible solu-tions of good quality are simultaneously constructed from the initial topology of the network, through incremental additions of reinforcements more attractive to the grid. Other heuristics are also used. Emphasis is given to the modeling of wind power scenarios, which represent the renewable energy of the network to be planned, which should allow a flexible operation and adapted to the intermittency of these sources. The security criterion N-1 and the linear DC network model are used, with the consideration of ohmic losses. A variant of the IEEE RTS sys-tem, with insertion of wind sources, is used to test the proposed methodology.

[pt] A solução do problema de planejamento da expansão da transmissão (PET) tem por objetivo geral identificar reforços a serem construídos na rede de forma a garantir a adequada interligação entre carga e geração, previstos para um determinado horizonte de estudo. No processo de solução desse problema, busca-se manter o equilíbrio ótimo entre os custos envolvidos (investimento e operação) e os níveis de qualidade e desempenho na operação do sistema reforçado. Nesse sentido, é proposta nesta dissertação de mestrado uma ferramenta de otimização especializada para solução do problema PET, a qual é baseada na técnica metaheurística Algoritmo Genético. A ferramenta proposta, denominada Algoritmo Genético Especializado (AGE-PET), faz uso de informações heurísticas fundamentadas em análises atualizadas de fluxo de potência da rede realizadas durante o processo evolutivo de solução do problema. Essas informações heurísticas são traduzidas por meio de índices de sensibilidade, os quais são integrados aos operadores genéticos inerentes à ferramenta, conduzindo a solução do problema na direção de planos de expansão de boa qualidade. Para análise e validação da metodologia proposta, é solucionado o problema PET estático de longo prazo, considerando o modelo linearizado DC com perdas ôhmicas e atendimento do critério de segurança N-1 para a rede de transmissão. Sistemas elétricos de transmissão com diferentes características e dimensões, incluindo um subsistema atual da rede interligada brasileira, são empregados nos estudos realizados. / [en] The main goal in the solution of the transmission expansion planning (TEP) is to identify reinforcements to be built in the network in order to guarantee the adequate interconnection between load and electric power generation, both foreseen for a given future planning horizon. In the process of solving this problem, the aim is to maintain the optimal balance between the costs involved (investment and operation) and the levels of quality and performance in the operation of the reinforced system. Thus, it is proposed in this dissertation a specialized optimization tool for solving the TEP problem, which is based on the metaheuristic Genetic Algorithm technique. The proposed tool, called Specialized Genetic Algorithm (SGA-TEP), makes use of heuristic information based on updated network power flow analyses carried out during the evolutionary process of solving the problem. This heuristic information is translated by means of sensitivity indices, which are integrated with the genetic operators inherent to the tool, leading to the solution of the problem in the direction of good quality expansion plans. For analysis and validation of the proposed methodology, the long-term static TEP problem is solved, considering the linearized DC model with ohmic losses and the compliance of the N-1 security criterion for the transmission network. Electric transmission systems with different characteristics and dimensions, including a recent subsystem of the Brazilian interconnected grid, are used in the case studies.